专利名称：使用合成套准矢量的最佳图像套准的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理方法。本发明提供的方法可以特别应用于从诸如CT、 MRI、 PET、静脉图像等的医疗检查工具获取的图像的处理中。
技术背景最普遍使用的图像处理方法之一是互相套准图片，即将一幅图像传送到另 一图像的参考系统以便它们可以直接比较或甚至合并。 一个普通的例子是将一 个场景发生的CT图像与在另一个场景发生的MRI图像比较。套准一个图像和 另一个的处理使用户可能直接正确地比较图像，或使得其中两幅图像合并为一 幅图像的图像合并。目前存在完成该操作的自动和手工的方法。发明内容因此， 一种套准(registration)图像的方法，假设只有两幅图像。当要套 准两幅以上的图像时，使用相同的技术以合适的对共同套准。本发明基于经常是不正确的事实的假设经常是不正确的事实。在医疗领域 中(例如)，经常从不同的检查装置在不同时间得到许多病人的图像。套准这 些多幅图像提供了机会用于改进套准多幅中所选图像对的正输性。一般，套准处理涉及识别(以常用术语)'n'转换步骤，诸如x和y方向的 平移、旋转、縮放和其他自由度，当一起应用并以合适顺序时这些将一幅图像 变换为另一幅。明显的，使用转换的预定准确性，根据将执行的步骤的数量和 类型，并使用每幅图像的多个维度，将改变'n'。在两个方向平移并在两个方向 旋转和縮放的二维图像对将因此产生五维矢量。 一般，可以考虑多种因素以形 成单个n维表示所需全部信息的矢量数量。该矢量在这里称为"套准矢量"。该矢量方法允许套准处理推i^化为更相关矢量关系项，从中可以理解本发 明。假设三幅图像(A、 B和C)的简单情况，这些将在相关n维空间定义三 个点，以及套准矢量表示从一个点移至l拐一个所需的位移。因此，为了从A达 到B，可能使用链接两个点的单个转移、或经过C至B转移之后的A至C转 移首次移动。一般，己获取链接三幅图像的三个路径的每个的套准矢量，并因此单个路径矢量A-B和合成矢量A-C-B，这两个矢量并不精确等于理论需求。从A至 B的两个可能路径之间的差别表示出现在其中的误差；^是不完全接近理论 需求但表示实际(理想)变换的未知矢量。然而，由于期望矢量中的随机误差 皿系统误差，明显的是两个路径矢量的均值更接近实际变换。因此，本发明基于以下事实通过使用剩余图像以获取两幅所选图像之间的路径选择，通过平均那些路径而更正确的确定两者之间的真实变换。乍一看这是违反直觉的。期望间接路径的贡献会导致整体准确性的减少，由于它们依赖多个不完全的接近之和。然而，事实上并不是这样，因为第三幅图像(以及任何后来的图像)提供了在两幅所选图像中没有出现的新的信息，其能用于改进旨方法的正确性。优选的，当平均路径时，将较大的丰又重给予其准确性己知或有理由相信是最大的路径。有可能在特定路径上放置准确性的优选期望，因为它们涉及更逼真的套准图像，或例如其已套准图像中包括的标记。也可能根据图像细节的分析估计套准准确性。可以理解本发明可随时应用于三幅以上的图像，更多的可能路径允许进4亍更宽范围的平均。可能重复处理，其中可获得能使用的计算量。
现在ffl31参考附图示例的方式描述本发明的实施例，其中图1表示三幅图像的示例集合以及它们之间所需的转移；图2表示以三幅图像构成的假设路径集的二维的表示；图3 ^平均处理和随后错误的减少；以及图4表示由四幅图像构成的假设路径集的二维表示。
具体实施方式
挑战就在于尽可能的获取最正确的共同套准。许多内容需要小于lmm的 误差以便产生的结果能在医疗上使用。在图像具有差的分辨率、差的对比度或 包含假象的不理想的环境中，或当出现诸如PET或CT的困难组合时，已知的 方法难以获取所需的准确性级。
^M现存的自动套准方法的另一个问题在于对于预测的准确性级没有确定 的质量检测。在手工套准中，用户在两幅图像上放置多个界标，可能计算套准 误差的估计。没有对应的自动方法的可能性存在。因此用户必须依靠纯粹视觉 的检查结果。所有现在的自动的和手工的套准技术都使用目标图像和参考图像。使用共 同套准处理的目标在于将目标图像转换为参考图像。然而，用户经常斷方问两幅以上的图像。示例可以是治疗之前采用的无帧PET图像，就正在治疗之前使 用帧和指定的框，利用CT图像和MRI图像共同套准。通过识别指定框的基准 直接获取CT图像和MR图像的共同套准。此后，目标图像(PET图像) 一般 套准在用作参考图像的CT图像或MRI图像。与现有技斜目比，本发明提供了机会Mil使用第三图像包含的信息以改进 处理。参考图i， SM:示例性表示来表示三个样本图像。指定'A'的第一图像io不包含套准信息而简单包括病人的解剖细节12。例如，这是典型的PET图像。 指定'B'的第二图像14包含相同的解剖细节16但在不同的参考帧中。简单的说， ，示图像本质上是病人相同的一般区域，但可能受到(例如)转移、旋转和 縮放，因此两者不會喧接比较。例如图像B表示CT图像，并因此使用附图标 记18表示。指定'C，的第三图像20再次包含相同解剖细节22但设置在第三参考帧内。 例如，这可能是MRI图像。相同参考标记18的图像是可视的，不同的图像位 置表示第二和第三参考帧之间的差别。因此，可以直接计算A和B之间的共同套准或由共同套准A-C和C-B的 合并获取。fflil计算共同套准A-B和合絲同套准A-C-B之间的加权平均值， 可以由如下所示的因子7威少期望^M，其中、是^OT A-B共同套准的误差划分的A-C共同套准中误差的标准偏 差，以及kEb是4OT A-B共同套准的误差划分的C-B共同套准中误差的标准偏差。如果謝门假设所有套准刚是良好的，即、=1^=1，贝嗍望误差能^>18%。
当然，在该示例中，共同套准C-B期望具有A-B和A-C共同套准的误差的一 半，因为其使用指定框计算，由此给出较好的结果(特别如果图像的质量不好)。 对于该情形，期望误差^>超过25%。需要注意，总是希望误差更低，即使A-C和B-C的共同套准具有比A-B 的共同套准更高的期望误差。该方法对于三幅以上的图像仍有用，并因此给出 更高的收益。该方法可以总结如下。让每幅图像都是图中的一个结点。两幅图像之间计算的共同套准形成对应 结点之间的边。因而在每个其他图像上套准每个图像。获取两幅所选图像的共 同套准作为图#/结点之间所有路径的加权均值，其中从每个套准的差别的估计 计算并选#1又重，以便最小化结果的差别。不同路径之间的偏差可以用作检测 套准质量。如果使用基于地标的套准，那么任何常用的误差估计都可以用作估 计^套准的差别。否则，可以运用采用图像的voxel大小的估计。与直接套 准相比，产生的套准的期望误差总是更低。图2表示这样的图表。在100标识图像A，在102标识图像B以及图像C 在104。从A至B的直接套准矢量表示为边106。然而，可以看见M图像C 到达B也是可能的，g卩，从100经Miil08至Ul04的图像C，然后经过边110 达到102的图像B。如图3所示，图2的方法部分，图像B位于标识为102'的某地。套准矢量 106和110的终点没有完全一致；它们之间有间隙112。沿着连接套准矢量106 和110的终点的线的平均点114将更好的指示出"真实"套准矢量116的终点。 如所示，平均点114是两个终点的中间，但采用的权重会影响它。此外，根据 随机误差超过系统误差的假设，在检测矢量106、 110之间表示真实的套准矢 量116。图4表示包含四幅图像A、 B、 C和D的示例。对于该情形，从A至B有 多条路径图像 路由A-B 200: 208: 202A-C-B 200: 210: 204: 218: 202A-D-B 200: 216: 206: 214: 202:
A-C-D-B 200: 210: 204: 212: 206: 214: 202A-D《誦B 200: 216: 206:國212: 204: 218: 202优选使用这些路径的一些或全部。更多的路径会提供更多的合成套准矢 量，但将增加计算负载。必须根据可使用的计算力、所需正确性和可使用的时 间达到平衡。體滅微澄使a、 b和c是三幅图像，并假设a应套准到b。使Tab作为a和b之间的 套准，并相应定义Tac和Tcb。使Tacb作为由合成Tac和Tcb获得的a和b之 间的套准。由加权平均给出a和b之间的套准T。<formula>formula see original document page 8</formula>使Xab、 Xac和Xcb成为Tab、 Tac和Tcb中的随机误差。T的随机误差X 因此是(因为误差是附加的)可以假设Xab、 Xac和Xcb是独立的并具有0的期望值。因此当根据如下 最小化偏差V闪时能最小化误差<formula>formula see original document page 8</formula>其中，cri=K[Z。fc;|，《二r[U以及ai-r[U。可以(例如)从图像的voxel尺寸估计这些值，或使用手工共同套准的现有误差估计。使 cr^ = Lcr。fc l、m 0"^ =以及 6 ,然后<formula>formula see original document page 8</formula>假设其最小为<formula>formula see original document page 8</formula>这给出酬=《因此标准偏差"[义]=>^小于具有如下因子的"[L〗
假设即使ka(Hcab^1，因子大于1，得出其他图像的使用以提供其他路径 是改进所选图像对的套准准确性的有用手段。当然可以理解，在不背离本发明范围的情况下可以对上述实施例作出许多 改变。
权利要求
1.一种确定具有至少三个相关图像的组中两个所选图像之间的套准矢量的方法，该方法包括a.确定套准矢量集，每个在组中各个图像对之间；b.从套准矢量集确定经过所选图像之外的至少一个图像从一个所选图像到另一个所选图像的至少一个合成套准矢量；c.确定最佳套准矢量，是从如下选择的多个套准矢量的均值I.所选图像之间的套准矢量；II.至少一个合成套准矢量。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，包括在多个套准矢量中估计 偏差的步骤，并且其中根据多个矢量中每个单独套准矢量相关的偏差来加权均 值。
3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据最佳套准矢量随后 变换所述一个所选图像。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，在变换之后将所述一个所选 图像与另一个所选图像合并。
5. —种确定具有至少三个相关图像的组中两个所选图像之间套准矢量的 软件模块，该模i央包括如下指令a. 确定套准矢量集，^在组中各个图像对之间；b. 从套准矢量集确定经过所选图像之外的至少一个图像从一个所选图像 到另一个所选图像的至少一个合成套准矢量；c. 确定最佳套准矢量，是从如下选择的多^准矢量的均值 I.所选图像之间的套准矢量；n.至少一个合成套准矢量。
6. 如权利要求5所述的模块，其特征在于，包括在多个套准矢量中估计 偏差，并且其中根据与多个矢量中的每个单独套准矢量相关的偏差来加权均值 的指令。
7. 如权利要求5或6所述的模块，其特征在于，包括根据最佳套准矢量 随后变换所述一个所选图像的指令。
8. 如权利要求7所述的模块，其特征在于，包括在变换之后将所述一个 所选图像与另一个所选图像合并的指令。
9. 一种配置成通过序列步骤确定具有至少三个相关图像的组中的两个所选图像之间的套准矢量的图像分析装置，该步骤包括a. 确定套准矢量集，旨在组中各个图像对之间；b. 从套准矢量集确定经过所选图像之外的至少一个图像从一个所选图像至U另一个所选图像的至少一个合成套准矢量；C.确定最佳套准矢量，是从如下选择的多，准矢量的均值I.所选图像之间的套准矢量； n.至少一个合成套准矢量。
10. 如权利要求9所述的图像分析装置，其特征在于，还配置成在多个套 准矢量中估计偏差，并且其中根据多个矢量中每个单独套准矢量相关的偏差来 加权均值。
11. 如权利要求9或10所述的图像分析装置，其特征在于，配置劇每所 述一个所选图像变换为另一个最佳套准矢量。
12. 如权禾腰求11所述的图像分析装置，其特征在于，配置成在变换之 后将所述一个所选图像与另一个所选图像合并。
13. 如权利要求9至12任一项所述的图像分析装置，其特征在于，图像是从医疗检查^a传送的病人图像。
14. 一种大致如这里描述和/或参考相应附图所述的方法。
全文摘要
一种用于套准图像的方法，一般假设只有两幅图像，该假设并不总是有效的。通过使用剩余图像以获取两幅所选图像之间的路径选择，通过平均这些路径可以更准确的确定两幅图像之间的变换。当平均路径时，将准确性已知或合理相信为最大的路径给予较大的权重。可能重复处理，其中可获得可利用的计算量。
文档编号G06T7/00GK101128847SQ200580048602
公开日2008年2月20日 申请日期2005年12月15日 优先权日2004年12月23日
发明者A·L·G·埃里克森 申请人:伊利克塔股份有限公司